Football Eh? Bloody Hell !

by Euan McTear

모든 엘리트 체육의 성공에는 거칠게 채찍질하는 트레이너가 존재하기 마련이다. 아틀레티코 마드리드에게는 '교수(El Profe)' 라 불리는 오스카 오르테가가 바로 그런 존재다. 우루과이 출신의 오르테가는 디에고 시메오네가 AT마드리드의 감독으로 부임한 이후, AT마드리드가 이뤄낸 모든 성과에 있어서 핵심적인 역할을 수행했다.

AT마드리드의 피트니스 코치로서, 오르테가가 담당하는 주 임무는 선수들의 체력을 충전시키는 것이며 또 고된 1시즌동안 선수들의 기력을 유지시키는 것이다. 바르셀로나, 레알 마드리드를 비롯해 챔피언스 리그 우승을 원하는 다른 유럽 거대구단과 비교하여 재정이 부족한 AT마드리드는 매경기 상대보다 더 많이 뜀으로써 그 격차를 줄이고자 한다.

2003/2004시즌 오르테가는 AT마드리드에서 그레고리 만사노 감독 아래서 피트니스 코치로 있었고 시메오네는 2003/2004시즌 선수로서 다시 AT마드리드에서 활약했다. 이 때 두 사람은 처음 만났다.

2006년 시메오네는 라싱 클루브 감독으로 코칭 커리어를 시작하는데 이 때, 오르테가를 피트니스 코치로 임명한다. 이후 두 사람은 아르헨티나와 이탈리아를 거쳐 스페인에서까지 함께하고 있다. 2011/2012시즌 시메오네와 오르테가는 성적부진으로 경질된 그레고리 만사노를 대신하여 AT마드리드로 복귀한다.

오르테가는 멕시코, 콜롬비아, 일본을 거쳐 2000년에 세비야 구단을 통해 라 리가에 입성했다. 오르테가는 축구선수 출신이지만, 그의 코치 커리어 초창기 주수입원은 럭비였다. 그는 우루과의 수도 몬테비데오에 있는 British College에서 럭비를 가르쳤다.

시간이 흐르면서 오르테가는 점점 더 축구 코칭에만 중점을 두었고, 럭비 선수들을 코치한 경험을 바탕으로 축구 선수들의 몸을 럭비 선수들만큼 강하고 탄탄하게 만들고자 했다. "럭비에서 활용하는 것들 중에서 축구로 가져올만한 것들이 있다. 어느 지점에서 압박하기 좋은지, 어떻게 태클을 시도할지, 하나의 팀으로서 어떻게 움직일지 같은 내용들은 럭비에서 사용하는 것들을 참고해 쓸만 하다." <엘 파이스>와의 인터뷰에서 오르테가는 이렇게 말한 적이 있다.

오르테가가 최정상급 피트니스 코치로 성장하는데 있어서 럭비만 기여를 한 것은 아니다. 그는 럭비 말고도 다른 스포츠의 모든 유용한 지식을 가져와 활용한다. 그는 최대산소 섭취량(VO2 max)를 철저하게 연구했고 선수들의 최대산소 섭취량을 증가시켰다. 이는 아틀레티코가 2013/2014시즌 라 리가 우승을 차지하는데 엄청난 기여를 했다. 물론 다른 피트니스 코치들이 따라할 수 없는 직감적인 부분들도 있다. 오르테가는 자신의 접근법에 대해 "수천권의 책을 읽더라도, 논리적으로 설명하기 어려운 부분들은 분명 존재한다." 라고 말한다.

아틀레티코는 프리시즌에 마드리드 근교의 세고비아에서 항상 훈련을 진행한다. 여기서 오르테가는 선수들에게 달리고 또 달리고 더 많이 달리라고 지시한다. 몇차례 휴식시간과 식사시간을 포함하여 하루에 14시간을 투자한다. 선수들은 골프 코스로 활용되는 언덕을 오르내리는데 이 모든 훈련이 사람을 녹초로 만드는 뜨거운 태양 아래서 이루어진다. 구단의 베테랑은 다른 선수들에게 구토를 할 수 있는 비밀 장소를 알려주기도 한다. 오르테가는 선수들이 잔꾀를 부리는걸 용납하지 않으며 새롭게 영입된 선수들은 기존 구단에서 경험하지 못했던 아틀레티코의 강도높은 체력훈련에 종종 충격을 받는다. 하지만 오르테가의 유머, 선수들을 향한 애정 덕분에 선수들은 그를 존경한다.

다른 피트니스 코치들처럼, 오르테가는 모든 훈련에서 솔선수범하고 수많은 달리기 훈련에 직접 참여한다. 60세란 나이에도 불구하고 그의 몸은 아주 탄탄하며, 아틀레티코가 유럽대항전 경기를 위해 런던, 밀라노, 모스크바 같은 도시로 원정을 떠나도 그는 매일 아침 운동삼아 달리러 나간다. 시메오네는 헤르만 부르고스 다음으로 오르테가를 가장 신뢰한다. 시메오네는 오르테가의 전술적 조언을 귀담아 듣는다. 오르테가는 상대팀에 맞춘 체력 훈련을 계획하며 시메오네는 이를 승낙한다. 

선수 개개인을 위한 체력훈련 계획 역시도 오르테가의 몫이다. 지난 2017/2018시즌을 앞두고 디에고 코스타는 체력을 끌어올리기 위해 체육관과 훈련장이 아닌 곳에서 오르테가의 개인 지도를 받았다. 오르테가는 코스타가 다시 경기에 나설 수 있을 때, 경기를 잘 소화할 수 있도록 준비시켰고 코스타는 복귀 후 4경기에서 3골을 기록했다.

교체 상황에서도 오르테가의 조언은 영향을 미친다. 그는 어떤 선수의 몸이 가장 가벼운지 알고 있다. "교체 투입된 선수가 우리의 경기수준을 향상시킨다면, 그건 굉장한 일이다. 하지만 교체 투입된 선수가 우리의 경기수준을 떨어뜨리지 않는다면 우리는 기꺼이 박수를 보낸다." 오르테가는 아틀레티코의 후반전 변화에 대해서 이렇게 말한다. 그는 교체투입으로 팀의 수준이 떨어지지 않는 것을 가장 중요하게 생각한다. 오르테가는 터치라인에서 선수들의 스트레칭을 지켜보며 교체선수가 누가 되든 간에 그 선수가 최적의 준비를 할 수 있도록 돕는다. 선발출전한 선수들에게 경기 시작전 집중적인 워밍업을 시키는 것만큼 교체 선수에게도 상당한 신경을 쓴다. 아틀레티코 선수들이 근육 부상을 적게 당하는 이유는 바로 오르테가의 철저한 준비 덕분이다. 

오르테가의 가장 큰 기여는 바로 선수들이 지치지 않고 끊임없이 뛸 수 있는 체력을 만든다는 것이다. 세고비아에서 골프장 코스를 달리는 훈련이 분명 도움이 되었을 것이다. 아틀레티코는 다른 유럽 엘리트구단처럼 1시즌에 수많은 경기를 소화하는데, 이들처럼 시즌 내내 많이 뛰는 구단은 찾기 어렵다. 그는 매일 아침 선수들의 기록을 확인하고 기준치만큼 달성하지 못한 선수를 동료 앞에서 꾸짖는다.

2013/2014시즌 아틀레티코가 바르셀로나와 마지막까지 경쟁을 펼치며 끝내 라 리가 우승을 차지한 배경에는 오르테가가 있다. 2015/2016시즌 아틀레티코가 57경기나 거뜬히 소화할 수 있었던 이유도 오르테가 덕분이다. 지난 2017/2018시즌 아스날과의 유로파리그 4강 1차전에서 무려 80분간 10명으로 싸워야하는 악조건 속에서도 아틀레티코가 아스날의 계획을 좌절시킬 수 있었던 것도 오르테가가 있었기에 가능했다. 오르테가 덕분에 아틀레티코는 3개의 폐를 가질 수 있다.

출처 : https://www.tifofootball.com/features/profe-ortega-the-rugby-coach-who-gives-atletico-madrid-a-third-lung/

월드컵 결승전 통계는 아주 명백한 그림을 그리고 있다 : 상당한 수준의 점유율(61%), 더 많은 패스 성공 횟수(456 vs 202), 더 높은 패스 정확도 (83% vs 75%), 더 많은 유효슈팅(15개 vs 8개). 이는 크로아티아의 통계이며 크로아티아는 경기에서 졌다. 

전통적인 통계를 바탕으로 그린 그림은 피치 위에서 나타난 결과와는 동떨어져 있다. 

과거 독일 국가대표였던 스테판 라이나르츠가 만든 새로운 축구 분석 방법 패킹(Packing) 을 알아보자. 분데스리가에서 선수 경력을 쌓은 라이나르츠는 피치 위에서 자신이 보여준 영향력과 통계가 대응하지 않는다는걸 빈번하게 느꼈다. 2016년 부상으로 인한 은퇴 후, 라이나르츠는 과거 팀동료였던 옌스 헤겔러(현재 브리스톨 시티 소속)와 함께 <Impect> 라 불리는 회사를 설립했다. 축구 분석에 영구적 변화를 주는 것이 라이나르츠의 목표였다.

<Impect>의 CEO인 루카스 케플러는 패킹(Packing)이란 용어를 사용한 계기를 설명한다. 한 선수가 상대 선수와의 대결에서 패배한다면, 그 선수는 더 이상 플레이에 관여하지 못하는 상태가 된다고 간주할 수 있다.

패스, 드리블의 성공 여부만 관찰하는 것에서 벗어나 그 행위가 얼만큼의 순수한 이득을 가져왔는지를 따진다. <Impect>는 경기 상황에서 배제된 선수들이 '제압' 당한 것으로 간주하고 제압된 선수를 수치화 한다. 이 아이디어는 다음과 같은 예시로 표현될 수 있다 : 만약 스트라이커를 향한 미드필더의 패스가 4명의 수비수를 통과했다면, 이 4명의 수비수들은 이 공격을 막을 수 없다. 패스를 시도한 선수, 그리고 패스를 받은 선수 (그리고 팀 전체적으로) 제압된 상대 숫자 4점을 얻게 된다.

파이널 서드 지역에서 제압한 상대 수비수 숫자는 아주 결정적이다. 수비수 혹은 수비형 미드필더를 경기 상황에서 배제시킨다면, 아주 좋은 득점 기회가 만들어지기 때문이다. 

월드컵 패킹 데이터를 살펴보면, 프랑스의 우승은 결코 놀랍지 않다. 프랑스는 경기당 평균 수비수를 33회 제압했는데 이는 엄청 대단한 수치까지는 아니다. 하지만 프랑스는 상대팀 공격수가 프랑스 수비진을 지나치는걸 허용하지 않았다. 상대팀이 프랑스 수비를 제압하는 횟수는 경기당 평균 20회였고 이는 이번 대회 참가국 중에서 가장 낮은 수치다.

글의 맨 앞에서 만났던 통계들이 크로아티아에게 무익한 지배 상황을 가져왔다는걸 알 수 있다. 

사실 패킹은 독일 축구팬들에게 익숙한 자료이다. 스테판 라이나르츠와 <Impect>는 프랑스에서 개최한 유로 2016에서부터 독일의 ARD 방송사를 통해 패킹을 알리기 시작했다. 케플러는 당시 상황에 대해 이렇게 이야기한다.

"유로 2016 당시 패킹에 대하여 부정적 의견, 긍정적인 의견이 모두 있었다. 패킹을 설명하는데 TV는 적절한 매체가 아니었다. TV는 시간이 매우 제한적이기 때문에 우리는 패킹의 개념을 충분히 설명하지 못했다. 그래서 일부 사람들은 롱볼, 킥-앤-러시가 성공을 위한 완벽한 공식이라고 말하기도 한다."

패킹이 기존의 통계로 설명하지 못했던 부분을 채워준다고 생각하는 사람들도 있다. "패킹은 새로운 축구 분석 방법일 뿐, 축구에 대한 모든 의문을 해결해주진 못한다." 라고 케플러가 말한다. 그는 '피치 위 리더십' 같은 개념은 객관적으로 평가될 수 없고 여전히 통계적으로 발전할 부분이 많이 남아있다는 점을 인정했다.

라이나르츠와 헤겔러가 몸담았던 바이어 레버쿠젠은 2015년 <Impect>의 첫번째 고객이 되었다. 현재 분데스리가 18개 구단 중 절반 정도의 구단에서 <Impect>의 통계를 사용하고 있다. 독일에서 <Impect>의 분석 효과를 경험한 지도자는 해외로 나가더라도 이를 사용할 것이다. 보루시아 도르트문트를 지도했던 토마스 투헬은 이제 PSG에서 PSG 선수들의 패킹 데이터를 분석할 것이다.

케플러는 <Impect>의 미래에 대해 긍정적이다. 케플러는 "패킹 데이터는 새로운 재능을 발견하는 과정, 감독이 전술적 결정을 내리는 과정에서 도움을 줄 것이라 확신한다." 라고 말했다.

언젠가는 전세계 모든 리그의 모든 구단이 패킹 데이터를 사용할지도 모르지만, 아직까지는 데이터를 제공하는 속도가 받쳐주지 못할 것 같다. <Impect>의 분석가들은 정밀한 데이터를 수집하기 위해 3~4시간동안 모든 경기 장면을 면밀히 관찰한다. 그러나 <Impect>는 유럽 상위리그로 사업을 확장하는 야망을 갖고있다. 회사 대표진은 2018/2019시즌이 개막하기 전에 프리미어 리그, 챔피언십 구단들과 만날 계획이다.

독일에서 수입된 스카우터와 감독의 수가 많다는 것을 고려해 본다면, 우리는 곧 패킹이라는 단어가 결코 낯설지 않게 느껴질 것이다.

출처 : https://www.planetfootball.com/in-depth/the-german-analytics-company-out-to-revolutionise-stats-in-england/

페널티킥에 대해 신뢰성 있는 데이터를 발견하기가 어렵다. 우리가 할 수 있는 최대치는 굉장히 제한된 리스트(보통 리그 상위 10명, 월드컵 페널티킥 기록)를 갖는 수준에 머무른다. 페널티킥 골은 문서로 남기는 과정에서 아주 명백하게 표시되며 쉽게 기록할 수 있는 득점임에도 불구하고 완벽한 페널티킥 데이터를 완성하는건 쉬운 일이 아니다. 페널티킥 실축 데이터가 굉장히 부족하기 때문이다. 나는 트랜스퍼마르크트(Transfermarkt) 데이터를 사용하려 했으나 이곳의 데이터가 정확하지 않다는걸 알게 되었다.

나는 영어로만 자료검색하는 것에서 벗어나 "역대 최고의 페널티 키커"를 이탈리아어로 검색해보았고 결과는 성공적이었다. 나는 아주 인상적인 페널티킥 데이터베이스를 갖춘 <Sdoppiamo Cupido>라는 블로그를 발견했다. 이 블로그는 선수들의 페널티킥 시행 횟수 뿐만 아니라 득점을 성공한 경우, 실축한 경우까지 모두 기록을 남겨놓았다. 

나는 이들이 정리해놓은 데이터와 요근래 선수들의 데이터를 합쳐 새로운 데이터셋을 만들었고 이후 이야기는 내가 새로 만들어낸 데이터셋을 바탕으로 이어가고자 한다. 새롭게 만들어진 리스트는 자주 페널티킥을 차는 페널티 키커를 대다수 포함하고 있다. 하지만 모든 선수를 빠짐없이 포함했다고 볼 수는 없다. 이 데이터는 유럽과 남미에서 활약한 선수들, 즉 우리에게 굉장히 잘 알려진 선수들을 조사한 데이터이기 때문이다. 우리에게 잘 알려지지 않은 리그에서 페널티킥을 굉장히 잘 차는 선수가 있을 수 있다. 

또한 몇몇 선수들의 실축 데이터를 찾기가 불가능했다. 호마리우, 지쿠, 엔초 프란세스콜리, 소크라테스, 푸스카스 등이 실축 데이터를 찾는 것이 불가능해 불행하게도 이들을 분석에서 제외하기로 했다.

우리가 가진 데이터 그 자체를 살펴보기로 하자. 전체 12,649회의 페널티킥을 484명의 선수가 처리했다. 각 선수의 페널티킥 시행 횟수와 득점은 첫번째 그림 Fig-1.을 통해서 확인할 수 있다.

<Fig-1>

가장 기본적인 분석은 전환율(conversion rate)을 살펴보는 것이다. 페널티킥 득점 수를 페널티킥 시행횟수로 나누어 각 선수의 전환율을 확인할 수 있다. 이는 가장 기본적인 모수로 0과 1사이의 값을 갖는다. 일반적으로 전환율 값이 높을수록 더 뛰어난 페널티 키커라고 말할 수 있다. 조사 대상이 되는 12,649회 페널티킥 중 10,402회의 페널티킥이 득점으로 이어졌고 전체 전환율은 82.2%라 할 수 있다. 각 선수의 페널티킥 시행 횟수와 선수 각각의 전환율은 두번째 그림 Fig-2.를 통해 확인할 수 있다. 

<Fig-2>

전환율은 선수의 페널티킥 능력을 비교할 수 있는 타당한 지표지만, 전적으로 전환율만 가지고서 선수의 페널티킥 능력을 평가하기는 어렵다. 세번째 그림, Fig-3을 통해서 확인할 수 있듯이, 선수들은 비교적 적은 횟수의 페널티킥을 시행한다. 따라서 단순 평균값으로 대표성을 지니기는 어렵다고 생각한다.

<Fig-3>

선수의 페널티킥 처리능력을 비교하는 과정에서 발생하는 곤란한 문제는 다음과 같다 : '10번 시도해서 9번 성공하는 선수, 40번 시도해서 36번 성공하는 선수 중에 누가 더 뛰어난가?' 혹은 '10번 시도해서 10번 성공한 선수와 100번 시도해서 98번 성공한 선수의 우열은 어떻게 가릴 것인가?' 물론 우리는 전환율을 이용해 비교해 두 선수의 우위를 가릴 수도 있겠지만, 무언가 잘못 되었다는 생각이 들 것이다. 우리는 이 수치들을 변환해야만 한다.

선수들의 페널티킥 처리능력을 더욱 잘 반영할 수 있는 지표를 만들기 위해서 우리는 페널티킥 전환율을 변형해야 하고 이 변형은 2가지 관점에서 진행된다.

1. Fig-3에서 확인할 수 있듯이, 페널티킥 시행횟수가 (다른 선수들과 비교하여) 상당히 적은 선수가 있다는걸 고려한다. 여기서 우리는 경험적 베이즈 추정법(Empirical Bayes estimation)을 사용하여 각 선수의 평균적인 페널티킥 전환율이 향상되도록 변환할 것이다. 우선 우리가 가진 페널티킥 데이터 전환율의 사전 분포(prior distribution)로 베타 분포를 사용할 것이다. (Fig-4) 사전 분포에 각 선수의 데이터를 합쳐 전환율의 추정값을 업데이트한다.

2. 페널티킥을 잘 차는 선수가 더 많은 페널티킥을 처리할 것이라는 사실을 고려한다. 우리는 이러한 사실을 Fig-2에서 확인한 바 있다. 페널티킥 시행횟수가 많아질수록 전환율이 높아지는 경향이 있다는걸 확인했다. 우리는 페널티킥을 적게 차는 선수의 성공률을 과대평가하고 많이 차는 선수의 전환율을 과소평가하는 문제를 마주하는데, 이 문제를 해결하고자 우리는 Beta-binomial 회귀를 사용할 것이다. 이 때 사전 분포를 만드는 과정에서 페널티킥 시행 횟수를 고려하게 된다. 

<Fig-4>

2가지 관점에서 변환하여 우리는 다섯번째 그림, Fig-5를 얻을 수 있다.

<Fig-5>

첫번째 그래프 : 페널티킥 전환율에 대한 초기 추정

두번째 그래프 : 사전 분포와 각 선수의 페널티킥 데이터를 합친 이후의 전환율

세번째 그래프 : 각 선수의 페널티킥 시행횟수까지 고려한 전환율

Fig-5에서 우리는 오른쪽으로 갈수록 각 데이터가 추세선에 가까워짐을 확인할 수 있다. 그래프를 통해 확인할 수 있듯이, 모든 선수가 변환 절차를 동등한 수준으로 적용받는건 아니다. 페널티킥을 더 많이 시도하는 선수는 적게 영향을 받으며, 이는 페널티킥을 많이 시행하는 선수들의 초기 전환율 값이 상당히 대표성을 지닌 값이라는걸 의미하기에 타당한 결과라고 볼 수 있다.

물론 몇가지 가정이 들어간다. 모든 페널티킥 상황이 동등하다는 가정이 첫번째다. 모두 동일한 조건에서 킥을 실시하며 페널티킥이 골로 연결될 확률이 모두 동일하다는 가정이 있다. 하지만 이는 결코 사실이 아니다. 하지만 충분히 용납할 수 있는 가정이라 생각한다. 몇가지 요인들은 페널티킥 상황을 더욱 어렵게 만든다 : 골키퍼의 수준, 경기 상황, 심리적 요인, 경기장 날씨... 하지만 이러한 요인들을 무시하고 진행하도록 하자.

앞서 언급한 접근법을 통해 우리는 각 선수의 페널티킥 전환율에 대한 확률 분포를 만들어낼 수 있다. 사전 분포와 각 선수의 데이터를 합쳐서 만든 사후 분포(posterior distribution)이라 할 수 있다. 

Fig-6는 로베르토 바죠와 리오넬 메시의 전환율을 모든 선수들의 사전 분포와 비교한다. Fig-6에서 우리는 바죠가 메시보다 더 뛰어난 페널티 키커라는걸 확인할 수 있다. (바죠의 그래프가 더 오른쪽에 있다) 그리고 메시가 평균적인 페널티 키커보다 페널티킥 처리 능력이 부족하다는걸 확인할 수 있다. 바죠의 그래프가 메시의 그래프보다 높이가 높고 폭이 좁은 것은 바죠가 메시보다 더 많은 페널티킥을 시도했다는 의미를 갖는다. (바죠 133회, 메시 107회) 사실 데이터 전체에서 바죠는 가장 많은 페널티킥을 시도한 선수고 그 뒤를 크리스티아누 호날두(128), 토티(113)가 잇는다.

<Fig-6>

Fig-7은 전환율 분포를 비교하는 또 다른 예시다. 여기서는 맷 르 티시에, 디에고 마라도나, 마렉 함식을 비교한다.

<Fig-7>

이 그래프를 바탕으로 각 선수들의 페널티킥 능력을 비교할 수 있지만, 3명 이상의 선수를 동시에 비교할 경우 시각적인 부분에서 비교하기 어려운 상황이 발생할 수 있다. 이러한 상황이 발생할 경우 신뢰구간을 만들어 해결할 수 있다. Fig-8은 각 선수들의 페널티킥 성공 사후 분포에 대한 95% 신뢰구간이며, 중위수 위치를 표시해놓았다. Fig-8은 전체 484명 중 상위 10명, 하위 10명에 대한 그림이다.

<Fig-8>

데이터 분석 결과, 콰우테모크 블랑코가 가장 뛰어난 페널티 키커라는 결과가 나왔다. (71골/73회 페널티킥) 그 뒤를 그라함 알렉산더(77/83)와 맷 르 티시에(49/50)가 뒤따르고 있다. 최악의 페널티 키커 3인은 마렉 함식(7/15), 마리노 페라니(10/19), 에딘 제코(7/14)이다.

상위 100명에 대한 데이터는 Fig-9를 통해 확인할 수 있다. 우리에게 익숙한 선수 이름을 확인할 수 있을 것이다.

<Fig-9>

각 선수의 전환율 그래프를 이용하는 또 다른 방법은 한 선수가 다른 선수보다 더 뛰어날 확률을 계산하는 것이다. Fig-6에서 본 그래프를 바탕으로 바죠가 메시보다 뛰어난 페널티 키커일 확률이 87.1%라는걸 계산해낼 수 있다. 계산 결과를 바탕으로 우리는 블랑코가 세계에서 가장 뛰어난 페널티 키커라고 말할 수 있겠지만, 틀림없이 확실하다고는 말할 수 없다. 앞서 소개한 방법론을 적용했을 때, 블랑코는 다른 483명의 선수보다 더 뛰어난 페널티 키커일 확률이 높았고 맷 르 티시에보다 더 뛰어난 페널티 키커일 확률은 66%였다.

출처 : https://barcanumbers.wordpress.com/2018/03/27/the-best-penalty-takers-of-all-time/